[发明专利]一种家庭关系识别方法和系统

说明书

本发明提供一种家庭关系识别方法和系统，所述方法包括：S1、获取存在通话记录的两个号码作为待识别家庭成员，并分别提取两个号码中用于评估两个号码间家庭关系的指标；所述指标包括信令位置数据指标，以及表征两个号码间关联性的指标，所述信令位置数据指标为表征家庭成员共同生活位置的指标；S2、基于已训练的家庭关系识别模型，对两个号码的家庭关系进行识别；其中，所述家庭关系识别模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型中，信令位置数据指标的指标模型系数大于其他指标的指标模型系数。基于人类社会关系和生活习性的相对稳定性考量，自适应地增强信令位置数据的重要性，弥补传统模型的不足，更准确合理地划分用户为家庭成员关系。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种家庭关系识别方法和系统。

背景技术

随着智能手机的普及，智能穿戴、智能家居设备的浪潮涌起，从个人需求到家庭需求，通信运营商、手机制造商、家电制造商、安防设备商、软件厂商等都瞄准家庭应用市场。对于中国移动来说，家庭市场有广阔的增长空间，除了手机通信卡、家庭短号网等业务外，还有家庭宽带，以及建构在宽带上的IPTV、家庭智能设备等全产业链的开拓和布局。

基于家庭市场的开拓需要，对家庭用户的识别是重点之一。现有的家庭用户识别模型，往往是基于用户的通话记录等数据构建“社交网络”模型，通过“社群发现”算法挖掘紧密联系的群体作为疑似家庭客户。做法一般是：通过用户的通话记录作为构建连线的依据；确定用户间的连线关系后，利用社群划分算法等划分出联系紧密的社群，以此作为疑似家庭客户。

传统的家庭关系成员识别模型由于使用通话记录作为两个号码连线的依据，存在以下几点缺点：一是建立的家庭成员关系容易受到出度入度较大的中间节点干扰，如房产中介、外卖员这类需要以通话维系客户关系为手段的人群，在进行社群划分时由于这些中间节点的存在，容易将两个非家庭成员群体划分为同一家庭；二是由于偶然性的通话行为也会对构成稳定家庭关系造成干扰，传统模型构建时没有对这些偶然性节点识别与剔除，因此不同月份数据训练划分的同一家庭成员关系存在较大差别；三是传统模型忽略用户在地理位置上的联系，家庭成员共同生活位置是识别家庭关系的重要指标，因此传统模型识别的依据不够全面,得到的结果稳定性和准确率均不高。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种家庭关系识别方法和系统，解决了现有技术中家庭关系识别易受中间节点干扰，且无法结合地理位置进行有效识别的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种家庭关系识别方法，包括：

S1、获取存在通话记录的两个号码作为待识别家庭成员，并分别提取两个号码中用于评估两个号码间家庭关系的指标；所述指标包括信令位置数据指标，以及表征两个号码间关联性的指标，所述信令位置数据指标为表征家庭成员共同生活位置的指标；

S2、基于已训练的家庭关系识别模型，对两个号码的家庭关系进行识别；

其中，所述家庭关系识别模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型中，信令位置数据指标的指标模型系数大于其他指标的指标模型系数。

作为优选的，所述信令位置数据指标包括夜间信令位置小区相同个数、常驻top10信令位置小区相同个数、周末常驻top10信令位置小区相同个数。

作为优选的，所述步骤S1前还包括：

构建评估两个号码家庭关系的多维度的指标，对样本数据进行逻辑回归模型训练；

对各指标的指标模型系数进行调整，使信令位置数据指标的指标模型系数大于其他指标的指标模型系数，建立基于信令位置数据的逻辑回归模型。

作为优选的，构建评估两个号码家庭关系的多维度的指标具体包括：

构建评估两个号码间家庭关系的多维度的指标；